에이전트 인공 지능 인프라 스타트 업 Coral Protocol은 AI 에이전트를 확장 할 때 더 큰 것이 항상 더 나은 것은 아니라는 사실을 알게됩니다. 스타트 업은 인기있는 Gaia 벤치 마크에서 새로운 레코드 점수를 올렸으며, 이는 더 많은 처리 능력을 던지지 않고 “지능형 오케스트레이션”을 기반으로 아키텍처를 사용하여 AI 에이전트의 성능을 강화할 수 있음을 보여주었습니다.
오픈 소스 코럴 프로토콜은 더 많은 매개 변수가 더 나은 결과와 동일하다는 업계의 일반적인 지혜와는 달리 AI 알고리즘을 일반적으로 할 수있는 것 이상으로 향상시키는 수준으로 수평 스케일링 아이디어에 중점을 둡니다.
OpenAi, Google 및 Microsoft Corp.와 같은 사람들이 더 강력한 대형 언어 모델을 개발하는 데 열심히 노력하고 있지만 Coral은 작은 언어 모델과 안전한 평행 다중 에이전트 조정을 사용하여 동일한 결과를 달성 할 수 있다고 생각합니다. 그리고 이제는 이러한 주장을 백업하는 벤치 마크 결과가 있습니다.
Coral의 Gaia Agent System은 GAIA 벤치 마크를 위해 특별히 개발되었으며, 이는 인간이 완료하는 데 몇 시간과 몇 시간이 걸리는 실제 작업을 해결할 수있는 에이전트 AI 시스템의 능력을 측정하기위한 가장 널리 알려진 테스트 중 하나입니다. GAIA 테스트는 AI 시스템의 “일반 목적 보조자”역할을하는 능력을 평가하기 위해 고안된 450 개의 세금 질문으로 구성되어 있으며 집중적 인 연구를 수행하고 신중하게 데이터를 분석하고 결론을 도출함으로써 답변 할 수 있다고 Coral은 말했다.
Coral에 따르면, Gaia 에이전트 시스템은 Oll이라는 오픈 소스의 다중 에이전트 공동 작업 프레임 워크를 기반으로합니다. OWL은“최적화 된 인력 학습. Camel-AI Community가 개발 한 Oll-AI Community가 개발 한 Oll on ai 에이전트를 조정하여 수십 가지의 문제를 해결하는 대신에 복잡한 작업을 조정하여 복잡한 작업을 자동화하도록 설계되었습니다. 다른 에이전트에 대한 작업, 각각 자체 의사 결정 논리를 보유하고 자체 툴킷 및 전문 기술로 무장합니다.
Coral의 시스템은 계획, 문제 해결, 답변 찾기, 비평, 이미지 분석, 지원 제공, 정보 검색, 웹 브라우징 및 비디오 분석과 같은 작업을 전문으로하는 수많은 AI 에이전트로 구성됩니다. 그들은 Coral Protocol의 Modell Context 프로토콜 기반 커뮤니케이션 도구를 사용하여 서로 대화합니다.
Coral의 소설 시스템에 의해 달성 된 결과는 ‘많은 머리가 하나보다 낫다는 오래된 낙담의 진실을 보여줍니다. Gaia 벤치 마크에서 기록적인 점수를 달성했기 때문에 Microsoft의 Magnetic-UI 에이전트의 이전 최고 점수를 34%만 능가했습니다.
Coral 공동 창립자이자 최고 기술 책임자 인 Caelum Forder는 AI 산업이 Gaia Agent System이 달성 한 결과에주의를 기울일 수밖에 없을 것이라고 말했다. “에이전트 시스템에서 소규모 모델의 역할은 현재까지 널리 퍼졌지만 조수는 회전하기 시작했다”고 그는 약속했다.
Coral의 공연은 6 월에 AI 요원의 미래가 독립형 LLM이 아닌 지능형 오케스트레이션과 결합 된 SLM에 있다고 말하는 논문을 제출 한 Nvidia Corp.의 초기 가설을 검증합니다. 의심 할 여지없이 Google, Microsoft 및 Openai와 같은 사람들은 이제 현재 전략을 재고하기 시작할 수 있습니다. 현재 전략은 인간과 같은 “인공 일반 지능”을 개발하기 위해 강력한 LLM을 훈련시키는 데 중점을 둡니다.
Forder는 작은 AI 모델이 LLM보다 훨씬 적은 전력을 사용하기 때문에 수평 스케일링이 가능할뿐만 아니라 더 실용적이라고 덧붙였습니다. “에이전트 인터넷은 이제 일하는 현실입니다.”라고 그는 계속했습니다. “에이전트 개발자라면, 그냥 CARALIES를 사용하고 응용 프로그램 개발자라면 인프라를 사용하여 더 잘 구축하십시오.”
Coral은 그래프 기반 인프라가 모든 종류의 AI 시스템에 적용될 수 있으며 가벼운 아키텍처를 기반으로 매우 강력한 AI 에이전트를 만들 수있는 문을 열어줍니다. 이는 LLM 실행과 관련된 과도한 비용없이 더 많은 데이터를 처리하고 다른 시스템과 통합하며 더 나은 결과를 생성 할 수있는 AI 에이전트를 의미합니다.
Source: Coral Protocol의 소규모 언어 모델 기반 AI 에이전트는 업계의 가장 큰 플레이어보다 성능
